호텔 객단가 × 방한 수요 상관분석

문제

호텔 인수를 검토할 때 향후 객단가(ADR) 성장률을 가정해야 합니다. 이 가정 하나가 밸류에이션을 크게 흔드는데, 실무에서는 "연 3% 정도"처럼 감으로 정해지는 경우가 많았습니다.

근거를 만들려면 객단가가 무엇에 반응하는지부터 확인해야 했습니다.

패널 구축. 운영 호텔의 실측 월별 객단가와 관광공사 출입국 통계, 데이터랩의 지역·국가별 방한 데이터를 결합해 57개월(2021.10~2026.06) 패널을 만들었습니다. 인코딩과 컬럼 구조가 제각각인 공공 데이터를 정규화하는 데 시간이 꽤 들었습니다.
교차 검증. 전국 방한객 수 외에 자치구 단위 관광 소비, 국가별 세그먼트를 각각 설명변수로 넣어 어느 지표가 가장 설명력이 높은지 비교했습니다.
전가율 역산. 수요 증가가 객단가로 얼마나 전가되는지를 실측 구간에서 역산해 전망 모델의 계수로 썼습니다. 공급이 정체된 구간을 이용해 수요 효과를 분리했습니다.

57개월월별 패널 관측치

교차검증전국 · 자치구 · 국가별 세그먼트

전망 모델공급-수요 통합 확장

회귀 결과를 상권별 공급 파이프라인 분석과 결합해 객단가 전망 모델로 확장했고, 그 값이 인수 검토의 운영 수익 가정에 직접 들어갔습니다. "연 3%"가 아니라 "수요가 이만큼 늘면 객단가는 이만큼"이라고 말할 수 있게 됐습니다.

분석 자체보다 데이터를 믿을 수 있게 만드는 과정이 훨씬 오래 걸렸습니다. 같은 지표를 두 기관이 다르게 집계하거나, 표본이 중간에 바뀌어 성장률이 과대 계상되는 경우가 있었습니다. 동일 표본으로 다시 계산해 보정한 값과 원본 값을 함께 기록해 두었습니다.

이 작업에서 만든 시장 데이터는 이후 스크리닝 엔진의 호텔 섹터 벤치마크로 재사용하고 있습니다.